冯海涛分享：大厂实时计算平台架构与Flink实践

《实时计算平台架构与实践》是一份由58大数据平台系列直播分享的资料，由冯海涛主讲，着重介绍了如何构建和运用一站式实时计算平台来满足大厂在海量数据处理中的高效需求。该平台旨在为集团提供包括实时数据存储、计算和转发的一站式服务，利用了诸如Kafka、Storm、Flink等技术作为基石。 Flink是主要的基础能力建设之一，其特点在于具有高吞吐量和低延迟，支持灵活的窗口计算，具备Exactlyonce语义保证数据一致性，以及强大的状态管理和容错机制。Flink通过分布式快照和细粒度资源管理提升了集群的稳定性，同时提供了易用性，如支持写入HDFS时的LZO压缩、自动处理数据格式转换以及第三方依赖的集成。 流式SQL背景部分强调了Flink SQL的低门槛、语法稳定性和优化特性，使得批处理和流处理可以无缝集成，支持自定义DDL（数据定义语言）和UDF（用户定义函数），并实现了流式数据与维表的join操作。此外，Flink还通过FlinkAsyncI/O和缓存策略提高性能，如LRU（最近最少使用）和ALL缓存策略。 平台的核心功能基于Flink SQL进行了扩展，如自定义DDL和UDF语法，支持流式与维表的交互，并且能够连接主流存储系统和企业内部实时存储。DDL设计采用了Apache Calcite作为语法解析器，遵循SQL:2011 TemporalTable标准，确保了查询性能。 对于Storm的迁移至Flink，分享讨论了原生Storm集群存在的问题，比如任务调度集中在凌晨导致的压力大和批量导入数据时的效率低下，而Flink以其简化编程模型、高性能和Exactlyonce语义的保证，成为更优的选择。 《实时计算平台架构与实践》深入剖析了实时计算平台的关键组件和技术细节，特别是Flink在其中的作用，以及如何通过平台化建设解决企业实时数据分析和处理中的挑战，对于IT从业者和希望了解大厂大数据技术实践的学习者来说，具有很高的参考价值。